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Polars数据分析初学者指南
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Polars是一个高效的DataFrame库，适用于数据分析。本文介绍了Polars的安装方法、咖啡店数据集的创建及分析，包括销售额和客户行为等内容。通过示例，读者可以掌握Polars的数据处理与分析技巧。
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关键要点
- Polars是一个高效的DataFrame库，适用于快速、可扩展的数据分析。
- Polars由Rust构建，处理数据处理任务的速度和内存效率优于其他工具。
- 安装Polars的命令是：pip install polars numpy。
- 创建一个虚构的咖啡店数据集以进行分析，包括销售额和客户行为。
- 数据集包含2000条咖啡交易记录，每条记录包含订单、时间、价格和顾客信息。
- 使用head()方法查看数据的前几行，schema方法查看数据类型和结构。
- 通过with_columns()方法添加新列，计算每笔交易的总销售额和提取日期信息。
- 使用group_by()方法对饮品进行分组，计算每种饮品的总收入、销售数量和平均评分。
- 分析每天的销售模式，计算每周每天的交易数量和收入。
- 筛选出总销售额超过10美元的高价值交易。
- 分析不同顾客类型的消费行为，包括平均消费、总收入和满意度。
- 创建一个全面的商业总结，包括总收入、交易数量、平均交易额和最佳销售饮品。
- 通过本指南，读者可以掌握Polars的数据处理与分析技巧，提升数据分析能力。
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